OLAP这个词从字面上理解是在线分析的意思，也就是由人员面对数据进行各种交互式的分析操作。但是，现在的OLAP概念被BI软件给严重狭义化了。面向业务分析时说到OLAP，在技术上经常就只有多维分析的功能，也就是针对一个事先建设好的数据立方体，按指定维度层次进行汇总并呈现成表格

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 在现如今激烈的市场竞争中，销售数据是企业下一步市场决策的重要依据。销售数据提供了关于市场需求、客户行为、产品表现等方面的详细信息。通过深入分析这些数据，企业销售人员、决策者等可

一、OLAP的概念OLAP是一种用于对大规模数据进行复杂、多维度分析的技术。它通过建立多维数据模型，将数据按照不同的维度进行切割、钻取和汇总，为用户提供全新的数据分析视角。OLAP技术的核心思想是多维数据分析，可以帮助用户从不同维度去理解和分析数据。二、OLAP的特点多维数

在OLAP（联机分析处理）领域，有三种常见的OLAP分类方法，即MOLAP（多维OLAP）、ROLAP（关系OLAP）和HOLAP（混合OLAP）。一、MOLAP（多维OLAP）MOLAP是一种将数据存储在多维数据立方体中的OLAP方法。它将数据存储在专门设计的多维数据库中，通过预计算和压缩技术，提供快速的查询和分析性能。MOLAP适用于

在OLAP（联机分析处理）系统中，通常需要处理大量的数据，并进行复杂的查询和分析操作。为了提高查询效率，常采用反范式设计，并进行定时的大批量数据插入更新。本文将探讨OLAP中的反范式设计的优势，以及定时大批量数据插入对系统性能的影响。一、反范式设计优化查询效率在OLAP系统中，查询

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/_oKbXLUOImym59XwITeS9Q随着业界对数据时效性的要求越来越高，大数据平台的发展方向逐渐向湖仓一体发展。湖仓一体主要解决了以下几个问题:OLAP数据库由于需要内存和高效磁盘来提供向量化毫秒级的查询，所以用来存储原始流量数据，集群成本高。

导语：在大数据时代，数据分析成为了企业决策的重要依据。为了高效地处理和分析海量的数据，OLAP数据库应运而生。本文将介绍几种常用的OLAP数据库，为数据分析提供强大的支持。一、SnowflakeSnowflake是一种云原生的OLAP数据库，以其强大的数据处理能力和灵活的架构而闻名。它具有

一、简介官网：clickhouse.techClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。OLAP：联机分析处理，以ClickHouse等分析型数据库为代表，适合对数据进行一次插入多

一、问题解析说到高并发写，就不得不提及新分布式数据库HTAP，它实现了OLAP和OLTP的融合，可以同时提供数据分析挖掘和关系查询。事实上，HTAP的OLAP并不是大数据，或者说它并不是我们印象中每天拿几T的日志过来用于离线分析计算的那个大数据。这里更多的是指数据挖掘的最后一环，也就是

在大数据和AI时代，数据库成为各类应用不可或缺的重要组成部分。而数据库中的数据依赖存储引擎进行管理，包括数据的存储、查询、更新和删除等。因此，在设计系统时，选择正确的数据库存储引擎方案变得尤为重要。这篇文章将以关系型、NoSQL和NewSQL数据库，以及OLTP、OLAP和HTAP处理方

文章目录什么是存储引擎？01关系型数据库&NoSQL数据库&NewSQL数据库02OLTP&OLAP&HTAP对比03总结《深入浅出存储引擎》【文末送书】在计算机科学领域中，存储引擎是数据存储和检索的核心组件之一。它们是数据库系统的重要部分，负责管理数据的持久化存储和快速检索。本文

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 在日常项目中，经常能遇到多维度、多指标自由组合分析的OLAP系统建设场景，这类需求往往具有分析关系复杂、开发周期长和数据量大等特点，需要研发投入比较大的精力进行建设。针对OLAP的场景，目前开源界大部分项目都是针对存储层的实现，如ClickHouse、Doris等OLAP数据库。很少针对

KylinApacheKylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。 在OLAP（在线分析处理）和数据仓库的上下文中，星型模型（StarSchema）和雪花模

前言OLAP概念诞生于1993年，工具则出现在更早以前，有史可查的第一款OLAP工具是1975年问世的Express，后来走进千家万户的Excel也可归为此类，所以虽然很多数据人可能没听过OLAP，但完全没打过交道的应该很少。这个概念主要是在大数据圈里流传，而在大数据领域里，目前主流的OLAP开源引擎都诞

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群在当今高速发展的互联网时代，信息传播迅速，用户数量激增。在面对如此庞大的用户群体和高频的访问需求时，系统高并发访问的性能问题成为了无法回避的挑战。为了满足业务场景中对数据并发查询的即

今天是一篇架构分享内容。1.概述以Flink为主的计算引擎配合OLAP查询分析引擎组合进而构建实时数仓，其技术方案的选择是我们在技术选型过程中最常见的问题之一。也是很多公司和业务支持过程中会实实在在遇到的问题。很多人一提起实时数仓，就直接大谈特谈Hudi，Flink的流批一体等，但实